中国太空AI算力解决方案

AI基础设施的下一个竞赛场，不止于地球表面

从大模型训练、智能体应用，到具身智能、自动驾驶以及层出不穷的无人系统，人工智能正从数字空间快速渗透到物理世界的每个角落。随之而来的核心问题是：当未来数十亿台AI设备保持在线，现有的地面算力基础设施是否还能承载如此庞大的需求？

埃隆·马斯克的SpaceX以10万颗星链卫星及100万颗AI算力卫星的规划给出了答案——AI算力的未来将转向太空。随着太空AI算力逐渐成为焦点，如何在轨道上部署算力星座，利用近乎无限的太阳能与空间资源，构建规模达地面万倍的天基算力基础设施，已演变为国家与企业竞相争夺的“战略制高点”。

在WAIC 2026世界人工智能大会上，国内太空AI算力领域的领创企业深空矩阵，正式公布了致力于太空AI算力产业化落地的系统性星座方案——“星环计划”。

据深空矩阵披露，星环计划以高价值商业及战略应用场景为导向，通过建设融合算力、遥感与中继功能的低轨智能卫星星座，打造自主可控的空间数据、空间网络与空间计算闭环，稳步推进太空AI算力的产业化进程。

太空AI算力建设的提速，有赖于中国商业航天基础核心能力的突破。近期，长征十号乙运载火箭成功实现可回收复用，标志着中国商业航天产业的重点将从“能否大规模上天”迅速转向“上天之后做什么、如何运营、怎样形成规模化商业闭环”。

这正是深空矩阵星环计划想要回答的问题。

AI智能体驱动算力需求激增，算力上太空成为产业刚需

近年来，大模型能力快速迭代，算力已成为AI产业竞争的关键基石。与此同时，更深层的变革正在发生：AI正从线上应用、文本生成与图像生成，延伸至机器人、自动驾驶、无人机、工业装备、低空经济终端等物理实体领域。

深空矩阵创始人兼CEO张伟杰指出，AI竞争的本质在于算力竞争。随着人工智能从数字虚拟世界全面渗透至物理实体世界，算力与带宽的消耗主体正在发生根本性转变。过去，算力主要用于人类的信息浏览、交互与娱乐；未来，海量AI智能体的自主感知、实时推理、协同决策与持续运行，将成为消耗算力与带宽的主要来源。

马斯克也曾表达类似观点：人类峰值带宽或许仅为每秒几百比特，而一台计算设备的带宽可达每秒一万亿比特；未来AI计算与AI机器人的带宽需求将极为庞大。

然而，地面算力基础设施面临的约束正日益凸显。

首先是能源限制。美国电力研究所（EPRI）明确指出，现有的电网与相关政策，并非为应对AI基础设施带来的需求速度与规模而设计，数据中心建设在物理层面首先遭遇了供电瓶颈。

其次是土地与建设周期限制。大型数据中心不仅需要土地、机房、供电、冷却、通信等综合配套，还受制于建设周期、审批流程及区域资源条件。

第三是来自公众的强烈反对。据Data Center Watch报告，2026年第一季度，全美反对者在三个月内至少阻碍或延迟了75个数据中心项目。

这些日益加剧的“硬约束”，使得太空AI算力成为智能体时代不可忽视的产业刚需。

星环计划：新一代AI智能卫星星座架构

从产业定位来看，深空矩阵此次发布的星环计划，并非传统意义上的单一功能星座，而是以高价值商业与战略应用场景为牵引，构建算力、遥感、中继一体化的AI卫星星座。星环计划的战略目标，是将太空AI算力的远期愿景，转化为可落地、可验证、可交付、可规模化的现实产业路径。

传统卫星主要承担“看见世界”与“连接世界”的功能，而AI智能卫星星座则需进一步承担“理解世界”与“处理任务”的职责。卫星将不再仅仅是数据采集与通信转发终端，而是逐步升级为具备感知、计算、推理、调度与服务能力的太空智能节点。

在建设路径上，星环计划采用分阶段、可迭代的发展策略。

星环计划第一阶段拟部署约210颗卫星，通过先导技术验证星座，完成空间数据获取、星间高速激光链路传输以及在轨边缘计算的基础验证。

随后，通过跨层卫星算力互联与协同，将不同轨道、不同类型的卫星节点组织成可调度、可协同的空间计算网络。随着智算卫星持续发射补充，太空算力节点将逐步组网成环，形成稳定扩展的智能计算轨道星环。

未来，星环计划将持续推动太空智能算力扩容，从初期场景验证迈向大规模天基AI算力底座，并通过晨昏算力轨道协同覆盖，进一步提升连续供能、持续计算与全球服务能力。

届时，整个星座将由业务轨道AI智能卫星与晨昏轨道专用算力卫星两大类核心卫星组成，分别承担全域感知、中继、边缘智能计算、大规模星上算力等差异化任务。

从远期规划来看，星环计划将持续迭代扩容，最终扩展至数千乃至数万颗晨昏轨道专用算力卫星。随着体系成熟，其功能重心将从前期的遥感、中继与算力验证，逐步升级为全球化天基AI算力核心底座，支撑全行业、全场景的太空智能服务。

围绕这一星座架构，深空矩阵进一步构建了云、边、端三级立体太空算力体系。

端侧由卫星本地处理单元负责，完成原始数据预处理、过滤、压缩存储与重点目标初筛，从源头减少无效数据传输压力；边侧由太阳同步轨道上的中继卫星承担，面向多星协同感知、动态目标监测、实时态势分析、快速应急响应等场景，实现多源数据融合与实时智能推理；云侧由晨昏轨道专用算力节点构成，承担大规模模型迭代训练、海量数据深度分析、全域算力统筹更新及大型空间智能算法推演等高复杂度任务。

相较于一开始就追求超大规模星座，深空矩阵围绕高价值场景完成基础网络、数据闭环、算力调度与服务能力验证，是符合商业航天早期产业化规律的务实策略。

中国方案：不盲目复制SpaceX，而是“另辟蹊径”

SpaceX的布局建立在成熟的航天运力、低成本发射体系及长期技术积累之上，而中国发展太空AI算力，必须直面当前航天运力限制、载荷重量约束、星上功耗瓶颈等现实挑战。

张伟杰指出，中国太空算力产业不能简单复制海外路线，必须探索适应中国产业现状的差异化路径。深空矩阵提出了三条核心技术主线：量超融合、星座集群、算力聚合。

量超融合，旨在解决单位重量与单位功耗下的智能密度问题。太空算力受限于运力、功耗、散热及载荷条件，必须提升有限资源下的算力效率。

星座集群，旨在解决单星能力有限的问题。单颗卫星的感知、计算与服务能力始终受限，唯有通过多星组网、协同调度与体系化运行，才能形成稳定、持续、规模化的太空AI服务能力。

算力聚合，旨在解决分散卫星资源如何转化为统一算力服务的问题。其核心是通过全域组网与智能调度算法，将不同轨道、不同功能的卫星算力资源虚拟化整合，构建统一调度、按需供给、全域覆盖的太空算力资源池。

这三条技术主线的共同目标，是在中国短期现实工程约束下，不以简单“堆星”和“堆芯片”为核心，而是通过系统架构优化提升整体效率。

产业链机遇：AI与商业航天交叉赛道全面开启

太空AI算力并非单一的航天项目，而是AI算力、商业航天、空间能源、先进制造、卫星互联网、遥感数据服务等多个产业的交汇点。

从产业链来看，星环计划覆盖的方向相当广泛。

上游硬件环节涵盖卫星零部件、太阳翼、柔性太阳能帆板、空间热控系统、抗辐照器件、星载计算单元、AI芯片、光通信终端及星间链路设备。

中游系统环节包括卫星平台、低轨星座组网、星载软件、算力调度平台、空间网络协议、在轨数据处理系统、卫星批量制造及地面测运控体系。

下游应用环节则涵盖遥感智能分析、应急管理、能源巡检、海洋监测、低空经济、无人系统、智能交通、城市治理、国土安全及全球智能终端服务等方向。

深空矩阵此前也明确表示，太空AI算力的产业化落地绝非单一企业能够独立完成，必须依靠开放架构、开放生态与产业协同。该公司将重点推进超高能效柔性太阳能帆板、星载超级散热系统、多架构融合星载计算单元等关键方向，同时联动航天制造、空间热控、能源系统、AI芯片、星载软件、遥感算法、行业终端应用等合作伙伴，共同推动星环计划落地。

深空矩阵的目标，是在关键架构与核心能力上形成牵引力，同时通过开放生态将产业链伙伴纳入同一个建设体系之中。

抢占太空AI算力的新窗口期

当AI从数字世界大规模向物理世界迁移，算力基础设施的边界必将被打破。

面向更广域、更实时、更高价值的AI任务，单一地面基础设施无法满足全部需求。未来的AI基础设施体系，将呈现地面云算力、边缘算力、终端算力与空天全域算力大协同的发展格局。

随着WAIC释放出的AI基础设施热度持续升温，商业航天与AI的融合将进入更加清晰的产业窗口期。在太空AI时代，谁能更高效地组织太空的无限能源、数据、网络与算力，谁就有机会占据新一代AI基础设施的关键地位。

深空矩阵在WAIC发布的星环计划，正是对这一产业大趋势的积极回应。

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